package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.CacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisConstants;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import com.hmdp.utils.SystemConstants;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

import static com.hmdp.utils.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private CacheClient cacheClient;

    /**
     * Redis :根据id查询商户店铺，首先看看redis缓存里面有没有，有直接返回，
     * 没有的话，去数据库查找，如果在数据库中查到了，结果存入redis缓存，方便下次的查询，然后结果返回给方法，
     * 如果数据库中也没有，那么直接返回null之类的就可以了
     * @param id
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
        //Shop shop = cacheClient
          //      .queryWithPassThrough(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
         //Shop shop = cacheClient
           //      .queryWithMutex(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
         Shop shop = cacheClient
                 .queryWithLogicalExpire(CACHE_SHOP_KEY, id, Shop.class, this::getById, 20L, TimeUnit.MINUTES);

        if (shop == null) {
            return Result.fail("店铺不存在！");
        }
        // 7.返回
        return Result.ok(shop);
    }
    /**
     * 缓存穿透问题的解决  ：用户请求的数据在缓存中和数据库中都不存在，不断发起这样的请求，给数据库带来巨大压力（缓存穿透）
     * @param id
     * @return
     */
    /*
    public Shop queryWithPassThrough(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断redis中是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            //3、存在则返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断是否存在空值 ！=null那么就剩下""值了
        if(shopJson != null){
            return null;
        }
        //4、不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = getById(id);
        //5、数据库中不存在，返回错误
        if(shop == null) {
            //解决缓存穿透---将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            return null;
        }
        //6、数据库中存在，写入redis，方便下一次查询
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
    }
    */


    /**
     * 缓存击穿问题（热点key问题）：就是热门活动的key突然失效了，那个很多请求就回去访问数据库，给数据库该来极大的压力
     *   解决方案：
     *      一： 互斥锁： 如果发现key失效了，去请求锁，拿到锁以后，执行更新缓存，其他没有拿锁的，则需要等待
     *      二：逻辑过期：当线程发现key失效后，先返回旧的数据，然后获取锁，开启一个新的线程执行缓存更新
     *    下面使用互斥锁解决缓存击穿问题：
     *          加锁：使用redis的setNX命令，就是一个key有值了，其他就不能赋值了，实现加锁
     *          解锁：直接删除这个key就好了
     */

    //互斥锁解决缓存击穿问题
    public Shop queryWithMutex(Long id){
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断redis中是否存在
        if(StrUtil.isNotBlank(shopJson)){
            //3、存在则返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        //判断是否存在空值 ！=null那么就剩下""值了
        if(shopJson != null){
            return null;
        }

        //4、开始实现缓存重建---互斥锁
        //4.1获取互斥锁
        String lockKey = null;
        Shop shop = null;
        try {
            lockKey = "lock:shop" + id; //商铺id,所以每个人请求的lock的key都是一样的，通过
            boolean isLock = trylock(lockKey);
            //4.2判断是否获取成功
            if(!isLock){
                //4.3获取锁失败，休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            //4.4、获取锁成功，执行缓存重建，根据id查询数据库
            shop = getById(id);
            //模拟重建的延时
            Thread.sleep(200);
            //5、数据库中不存在，返回错误
            if(shop == null) {
                //解决缓存穿透---将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, "",CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.SECONDS);
                return null;
            }
            //6、数据库中存在，写入redis，方便下一次查询
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, JSONUtil.toJsonStr(shop),CACHE_SHOP_TTL, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw  new RuntimeException(e);
        } finally {
            //7、释放互斥锁
            unlock(lockKey);
        }
        return shop;
    }


    //互斥锁--加锁

    /**
     * 通过redis 的String的setnx命令实现，当一个key存在时，就不能修改这个key的值了，若果设置成功，就获取锁了
     * @param key
     * @return
     */
    private boolean trylock(String key){
        Boolean flag = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(flag);
    }
    //互斥锁--解锁，删除当前的key,其他用户有可以设置这个key的值了，实现一个解锁
    private void  unlock(String key){
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    /**
     * 缓存击穿问题---逻辑过期方法解决
     *
     */
    //创建线程池，下面开启独立线程实现缓存重建需要
    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);

    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) throws InterruptedException {
        String key = CACHE_SHOP_KEY + id;
        //1、从redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        //2、判断redis中是否存在, 不存在，重建缓存，重新查询
        if(StrUtil.isBlank(shopJson)) {
            //不存在，重缓存
            this.saveShop2Redis(id, 20L);
            shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
        }
        //4.命中，需要先把json反序列化为对象
        RedisData redisData = JSONUtil.toBean(shopJson, RedisData.class);
        Shop shop = JSONUtil.toBean((JSONObject) redisData.getData(), Shop.class);
        LocalDateTime expireTime = redisData.getExpireTime();//获取过期时间
        //5.判断逻辑时间是否过期
        if(expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())){
            //5.1未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        //5.2 过期，需要缓存重建
        //6.缓存重建
        //6.1 获取互斥锁
        String lockKey = LOCK_SHOP_KEY + id;
        boolean isLock = trylock(lockKey);
        //6.2 判断互斥锁获取是否成功
        if(isLock){
            // 6.3 获取成功，开启独立线程，实现缓存重建
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(()->{
                try {
                    this.saveShop2Redis(id, 20L);
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    unlock(lockKey);
                }
            });
        }

        //6.4 返回过期的商铺信息
        return shop;
    }



    //重建缓存， 重新查询数据库，存到redis
    public void saveShop2Redis(Long id, Long expireSeconds) throws InterruptedException {
        //1、查询店铺数据
        Shop shop = getById(id);
        Thread.sleep(200);
        //2、封装逻辑过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setData(shop);
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(expireSeconds));
        //3、写入redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(CACHE_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));

    }

    @Override
    @Transactional
    public Result update(Shop shop) {
        Long id = shop.getId();
        if(id == null) {
            return Result.fail("店铺id不能为空");
        }
        //1、更新数据库
        updateById(shop);
        //2、删除缓存
        stringRedisTemplate.delete(CACHE_SHOP_KEY + id);
        return Result.ok();
    }

    @Override
    public Result queryShopByType(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 不需要坐标查询，按数据库查询
            Page<Shop> page = query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2.计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE; //每页开始
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE; //每页结束位置

        // 3.查询redis、按照距离排序、分页。结果：shopId、distance
        String key = SHOP_GEO_KEY + typeId;
        // GEOSEARCH key BYLONLAT x y BYRADIUS 10 WITHDISTANCE
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> results = stringRedisTemplate.opsForGeo()
                .search(
                        key,
                        GeoReference.fromCoordinate(x, y), //BYLONLAT x y
                        new Distance(5000), //5km
                        RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance() //WITHDISTANCE 带上距离
                                .limit(end) //查询条数，从0到end，所以下面需要自己截取
                );
        // 4.解析出id
        if (results == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> list = results.getContent();
        if (list.size() <= from) {
            // 没有下一页了，结束
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4.1.截取 from ~ end的部分
        List<Long> ids = new ArrayList<>(list.size());
        Map<String, Distance> distanceMap = new HashMap<>(list.size());
        list.stream().skip(from).forEach(result -> {
            // 4.2.获取店铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName(); //店铺id, 加载到redis中的时候，就是以shopId为name存入de
            ids.add(Long.valueOf(shopIdStr));
            // 4.3.获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            distanceMap.put(shopIdStr, distance);
        });
        // 5.根据id查询Shop
        String idStr = StrUtil.join(",", ids);
        List<Shop> shops = query().in("id", ids).last("ORDER BY FIELD(id," + idStr + ")").list();
        for (Shop shop : shops) {
            shop.setDistance(distanceMap.get(shop.getId().toString()).getValue()); //getValue是转化为double类型
        }
        // 6.返回
        return Result.ok(shops);
    }
}
